慢性腎臟疾病（CKD）患者懷孕風險高，加拿大研究發現低eGFR和蛋白尿增加不良結果風險。了解這些風險對制定更好的醫療政策、孕前諮詢和CKD患者懷孕護理至關重要。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病常見且嚴重，腎臟科醫師在治療中至關重要，特別要關注高風險患者。預測模型可幫助辨識高風險患者，若能有效運用在臨床上，對患者護理很有幫助。早期發現CKD很重要，預測模型可指導護理。對於進展期CKD，風險評估工具可協助決策。透析後結果模型可支援共同決策。為了廣泛應用，這些工具應適用不同醫療環境，並易整合現有工作流程。 PubMed DOI

管理慢性腎臟疾病（CKD）時，使用風險預測對於做出及時決策至關重要。各種預後模型已開發用於評估CKD患者腎功能衰竭風險，但仍有改進空間。準確的預後可帶來重大臨床和心理益處，並有機會預防腎功能衰竭及減緩CKD風險。 PubMed DOI

研究探討CKD第一期風險因素，有助臨床決策。分析300名患者，發現高血壓、糖尿病和尿白蛋白是疾病進展關鍵。預測模型表現良好，可協助制定個人化治療方案。 PubMed DOI

在上海進行研究，預測60歲以上人群未來3年患慢性腎臟疾病的可能性。通過隨機叢集抽樣選擇參與者，確定了9個與CKD相關的預測因子，建立預測模型。經評估後發現模型對於預測CKD風險有效，有助於降低發生率。 PubMed DOI

在改善腎臟護理方面，早期識別患有逐漸進展性慢性腎臟疾病（CKD）風險的患者至關重要。這篇評論討論了四個新開發的模型：其中兩個預測新發疾病的風險，另外兩個則在疾病過程的早期預測進展。這些模型使用超出估計腎小球過濾率的數據，以提高準確性和個性化。一些模型按糖尿病狀況進行分層，而其他模型則面向患者或使用機器學習。外部驗證顯示高判別力和校準性，使其適合於臨床應用。在初級護理設置中實施這些模型可以通過預防和減緩進展來減輕CKD的疾病負擔、成本和環境影響。 PubMed DOI

研究目的是證實一個針對非糖尿病患者慢性腎臟疾病（CKD）的預測方程式，並利用本地多族群高血壓非糖尿病患者資料開發新模型。研究結果顯示，修改後的Nelson方程式和本地衍生模型在預測CKD風險方面表現出很高的準確度。這些模型有助於在基層醫療中識別高風險個人，進行早期干預。 PubMed DOI

這項研究探討了妊娠高血壓對慢性腎臟疾病（CKD）患者腎功能下降的影響。研究發現，患有妊娠高血壓的CKD患者相較於沒有妊娠高血壓的患者，更容易長期出現腎功能惡化或進展至末期腎臟疾病。具體而言，早發型妊娠高血壓的患者更容易出現明顯的腎功能下降風險。 PubMed DOI

這項研究針對老年人新發慢性腎病（CKD）建立了一個簡單的風險預測模型，因為腎功能惡化對這群人來說是一大健康問題。研究包含5,416名65歲以上的參與者，透過多變量Cox回歸分析找出主要預測因子，如年齡、性別、糖尿病等。模型表現良好，兩年、三年和四年的一致性指數分別為0.802，AUC值也相當高。這個模型能有效識別CKD風險，幫助基層醫療進行及時干預。 PubMed DOI

本研究建立並驗證了一個網路預測圖，旨在預測接受健康檢查者在四年內發展為慢性腎臟病（CKD）的風險。研究涵蓋兩個健康檢查中心，共9667名參與者，分析了十六個預測因子。結果顯示，年齡、糖尿病病史、收縮壓等是關鍵因子。預測圖在訓練和驗證隊列中均顯示出良好的區分能力，AUC值分別為0.8806、0.8506和0.9183。此外，還開發了網路計算器，方便醫療提供者在臨床上評估CKD風險。 PubMed DOI